MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4409140605 · doi:10.1101/2025.03.28.645973

Does the Brain’s E:I Balance Really Shape Long-Range Temporal Correlations? Lessons Learned from 3T MRI

2025· preprint· en· W4409140605 sur OpenAlexaff
Lydia Sochan, Jessica Archibald, Alexander Mark Weber

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Range (aeronautics)PsychologyComputer scienceCognitive psychologyNeuroscienceEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A 3T multimodal MRI study of healthy adults (n=19; 10 female; 21.3 - 53.4 years) was performed to investigate the relationship between fMRI long-range temporal correlations and excitatory/inhibitory balance. The study objective was to determine if the Hurst exponent (H) — an estimate of the self-correlation and signal complexity — of the blood-oxygen-level-dependent signal is correlated with the excitatory-inhibitory (E:I) ratio. E:I has been proposed to serve as a control parameter for brain criticality — the theory that the brain operates near a critical point between order and disorder, optimizing information processing and adaptability — which H is believed to be a measure of. Thus, understanding if H and E:I are correlated would clarify this relationship. Moreover, findings in this domain have implications for neurological and neuropsychiatric conditions with disrupted E:I balance, such as autism spectrum disorder, schizophrenia, and Alzheimer’s disease. From a practical perspective, H is easier to accurately measure than E:I ratio at 3T MRI. If H can serve as a proxy for E:I, it may serve as a more practical clinical biomarker for this imbalance and for neuroscience research in general. The study collected functional MRI and magnetic resonance spectroscopy data during rest and movie-watching. H was found to increase with movie-watching compared to rest, while E:I (glutamate/GABA) did not change between conditions. H and E:I were not correlated during either movie-watching or rest. This study represents the first attempt to investigate this connection in vivo in humans. We conclude that, at 3T and with our particular methodologies, no association was found. We end with lessons learned and suggestions for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetFunctional Brain Connectivity Studies→Travaux en français237 207→